Angewandte Datenverarbeitung und Visualisierung (WiSe23/24)
  • D. Palleschi
  • Download PDF
  • Download ePub
  1. Overview
  2. Syllabus
  • Overview
    • Kursübersicht
    • Syllabus
    • Erforderliche Software
  • Course mats
    • 1  Einführung in R und RStudio
    • 2  Dynamic reports with Quarto
  • Berichte
    • Bericht 1
    • Bericht 2
    • Bericht 3
  • References

Syllabus

Die vorgeschlagene Lektüre erleichtert die Arbeit mit dem Material für jede Woche. Die Lektüre umfasst Kapitel oder Abschnitte aus Nordmann et al. (2022) (web tutorial), Wickham et al. (2023) (E-book), and Winter (2019) (PDF verfügbar über die Grimm-Bibliothek).

Woche Datum Thema Vorbereitung
1 18.10.2023

Einführung in R und RStudio

📚 R4DS - Ch 1 (Introduction)
📚 R4DS - Ch 3 (Workflow: Basics)

2 25.10.2023

Dynamische Berichte mit Quarto

📚 R4DS - Ch 29 (Quarto)

3 01.11.2023

Data Viz 1: Verteilungen und Vergleich von Gruppen

📚 R4DS - Ch 2 (Data visualization), Abschnitte 2.1-2.4

4 08.11.2023

Wrangling 1: Umwandlung von Daten

📚 R4DS - Ch 4 (Data transformation)

5 15.11.2023

Code-Stil

📚 R4DS - Ch 5 (Workflow: code style)

6 22.11.2023

Bericht 1

7 29.11.2023

Daten einlesen

📚 R4DS - Ch 8 (Data import)

8 06.12.2023

Deskriptive Statistik

📚 Winter (2019) - Ch 3 (Descriptive statistics, models, and distributions)

9 13.12.2023

Wrangling 2: Tidying data

📚 R4DS - Ch 6 (Data tidying)

10 20.12.2023

Data Viz 2: Visualisierung von Zusammenfassungen

📚 R4DS - Ch 2 (Data visualization), Abschnitte 2.5
📚 Nordmann et al. (2002) - Ch 4 (Representing Summary Statistics), Abschnitte 2.5

Vorlesungsfrei 27.12.2023

NA

🎿

Vorlesungsfrei 03.01.2024

NA

🎿

11 10.01.2024

Bericht 2

12 17.01.2024

Einführung in Base R

📚 R4DS - Ch 28 (A field guide to base R)

13 24.01.2024

Regular expressions

📚 R4DS - Ch 16 (Regular expressions)

14 31.01.2024

Data Viz 3: Kommunikation

📚 R4DS - Ch 12 (Communication)

15 07.02.2024

Bericht 3

16 14.02.2024

Offene Sitzung: Q&A

Nordmann, E., McAleer, P., Toivo, W., Paterson, H., & DeBruine, L. M. (2022). Data Visualization Using R for Researchers Who Do Not Use R. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 5(2), 251524592210746. https://doi.org/10.1177/25152459221074654
Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for Data Science (2. Aufl.).
Winter, B. (2019). Statistics for Linguists: An Introduction Using R. In Statistics for Linguists: An Introduction Using R. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315165547
Kursübersicht
Erforderliche Software
Quellcode
---
lang: de
execute:
  echo: false
bibliography: references.bib
csl: apa.csl
---

# Syllabus {.unnumbered}

Die vorgeschlagene Lektüre erleichtert die Arbeit mit dem Material für jede Woche. Die Lektüre umfasst Kapitel oder Abschnitte aus @nordmann_data_2022 (web tutorial), @wickham_r_2023 (E-book), and @winter_statistics_2019 (PDF verfügbar über die Grimm-Bibliothek).

```{r}
pacman::p_load(dplyr,
               lubridate,
               googlesheets4,
               gt,
               timesaveR)
```

```{r}
# tell googlesheets4 we don't want private
gs4_deauth()
```



```{r}
#| eval: true

# Create syllabus structure ####

# define negative %in%; don't end up using this I think
'%ni%' <- Negate("%in%")

# create tibble containing all weekly dates from first lecture until last
dates <- tibble(
  Datum = as.character(seq(ymd("2023-10-18"), ymd("2024-2-14"), by = "weeks")))

# create vector with dates of holidays
holidays <- c("2024-01-03",
              "2023-12-27" )

# remove holiday dates and add Woche, which lists the week number
syllabus <-
  dates |> 
  mutate(class = ifelse(Datum %in% holidays, "Vorlesungsfrei", "class")) |> 
  mutate(Woche = 1:length(Datum), .by = class, .before = Datum) |> 
  mutate(Woche = ifelse(Datum %in% holidays, "Vorlesungsfrei", Woche)) |> 
  select(-class) |> 
  mutate(Datum = format(as.Date(Datum, '%Y-%m-%d'), "%d.%m.%Y"))
```

```{r}
# inspiration: https://github.com/vizdata-s23/vizdata-s23/blob/main/index.qmd
content <- 
  googlesheets4::read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zg0Rb5S8p4oggjWxMU60zC8aFTJIblx3pAuI0SON4AY/edit?usp=sharing") |> 
  mutate(Woche = as.character(Woche),
         topic_link = paste0(topic_number, topic_link),
         Thema = ifelse(is.na(topic_link), topic_de,
                        paste0(
                          "[",topic_de,"]",
                          "(","https://daniela-palleschi.github.io/r4ling/",topic_link,")")),
         # Vorbereitung = ifelse(is.na(prepare_link), prepare,
                               # paste0("[",prepare,"]","(",prepare_link,")"))) |> 
         Vorbereitung = prepare) |> 
  select(Woche, Thema, Vorbereitung)
```

```{r}
left_join(
  syllabus, content, by = "Woche"
) |> 
  gt() |>
  sub_missing(columns = c(Woche, Thema, Vorbereitung), missing_text = "") |>
  cols_align(
    align = "center", 
    columns = c(Woche)
    ) |>
  cols_align(
    align = "left", 
    columns = c(Thema, Vorbereitung)
    ) |>
  tab_style(
    style = cell_borders(
      sides = "right",
      color = "#D3D3D3",
      style = "solid"
    ),
    locations = cells_body(
      columns = c(Thema, Vorbereitung)
    )
  ) |>
  fmt_markdown(
    columns = c(Thema, Vorbereitung)
  ) |>
  cols_width(
    Woche ~ px(150),
    Thema ~ px(400),
    Vorbereitung ~ px(300)
  ) 
```